数学零基础想入门AI的程序员（三）使用Excel进行数据分析！
发表时间：2022-03-25来源：网络
一、前言
我们常听到的数据分析，具体来说分为以下五大步骤：
数据集的属性有：
用户ID：目的是为了辨别用户是谁。商品编号：目的是为了辨别商品是什么。商品一级分类：商品主分类（如：上述有多个28，如家具类）。商品二级分类：商品子分类（如：28底下有其他的分类，如家具类的桌子属一种、家具类的椅子属另一种）。商品属性：品牌、出货地点、产地等。购买数量。购买时间。婴儿数据集
数据集的属性有：
用户ID：目的是为了辨别用户是谁。 出生日期：用户宝宝的出生日期。 宝宝性别：女（0）、男（1）、未知（2）这是第二步，初步对数据有个简单的认识。
三、数据分析的第三步：数据清洗（核心）
回到婴幼儿商品购买数据集及婴儿数据集，两份数据集现行不需要处理这块，因为一个用户可能同一天购买同样商品的数量N次，用户的婴儿也可能有复数位，这边只需后续去查阅是否有异常值即可。
故本环节不做处理。
（三）缺失值处理：
针对缺失值，常见的处理方式有三种：
人工手动补全（适合少量资料） 直接删除缺失值 用平均值代替这个缺失值首先，透过Excel与其他栏位比较，可以查阅是否有缺失值。
因为婴幼儿商品购买数据集（上图表1购买商品）及婴儿数据集（上图表2婴儿信息）在我的问题中是需要放在一块去进行分析，故我两个数据集合并，最终得到一张全新的表单，如下：
透过excel栏位的项目个数，我发现合并后，缺失值突然一个陡峭式的攀升（红框部分）：
女婴用户（区间）购买数量统计
男婴用户（区间）购买数量统计结论：
针对上述分析的结果，我们可透过数据来初步解释一一用户是比较愿意在女婴上投资的。
（二）哪个产品卖得好？购买这项产品用户间的关系是？
关键特征：产品编号、二级分类、购买数量、出生日期、性别
统计结果：
Ｘ轴：一级分类，购买数量前五排序：
Ｘ轴：一级分类、Ｙ轴婴儿性别，购买数量前五排序：
Ｘ轴：一级分类、Ｙ轴婴幼儿出生日期＋婴儿性别，购买数量前五排序：
结论：
哪个产品卖得好？根据数据分析，发现一级分类中50014815卖得最好，课题一结论为用户在女婴上更愿意花钱，所以在上述性别统计中，能发现用户家中是女婴的状况（性别为0），他们更愿意买50014815这分类的产品。
从日期维度在看，50014814集中在出生日是2012年的这个时候，而2011跟2013幅度不大，可以推测可能有某些因素原因，造成2012出生在这年的女婴需要大量50014815的产品。
（三）加上时间维度，卖得好与否时间是否是一个重要影响的因素？
关键特征：购买时间、购买数量、出生日期、性别
统计结果：
Ｘ轴：购买时间，统计各年度购买数量：
各年度购买数量Ｘ軸：購買時間、Ｙ軸嬰兒出生日期、嬰兒性別，統計各年度購買數量（數量高至低排序）：
两岁购买最多结论：
上述数据分析后，可以从中发现有一个共通的逻辑，首先2012年出生的婴儿中，用户于2014年大量购买；2011年出生的婴儿中，用户于2013年大量购买；2013年出生的婴儿中，用户于2015大量购买。
由这个规律可以结论，出生的婴儿在两岁上下时，用户会来店铺进行大量采购（相较于刚出生及一岁左右的婴儿），并且结合上一课题的结论，可以大胆推测：
最后验证确实也是这样，找到了一个有趣的关联。
回到本课题一一卖得好与时间是否是重要因素不知道，但卖得好与两岁的婴儿确实有极大的关系与影响，尤其是50014815的一级分类值得追踪。
（四）【进阶思考】假设给予一名新的用户、含婴儿日期、性别，我是否可以初步预测他会购买什么样的产品？这能做到吗？
这题我想了想，答案是可以做到。
现实中确实也有例子，例如上电商时，下面都会写「猜你想要什么」，实际上就是透过个人用户数据的收集后，透过特征进行归类，找出彼此间的共通点与关联性，就能达到预测这件事了，像是netflix就知道我想看什么日剧......
五、数据分析的第五步：数据可视化
以上完成了前面四个步骤，接下来这是要将数据进行商业价值转换的时刻了！
祝賀自己本節完结撒花，可视化留至下一章见！
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